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ANÁLISE DE DADOS
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ANÁLISE DE DADOS
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Mary Patucci
1. O que são Dados?
1.1. Estruturados (tabelas, bancos de dados)
1.2. Não estruturados (textos, imagens, vídeos)
2. Coleta de Dados
2.1. Fontes: Bancos de dados, pesquisas, sensores, redes sociais
2.2. Importância: Qualidade dos dados = Qualidade da análise
3. Limpeza de Dados
3.1. Remover duplicados
3.2. Corrigir erros
3.3. Preencher valores faltantes
4. Comunicação dos Resultados
4.1. Relatórios
4.2. Dashboards
4.3. Apresentações visuais (gráficos, infográficos)
5. Exploração de Dados
5.1. Estatísticas descritivas (média, mediana, moda)
5.2. Visualizações (gráficos, tabelas, histogramas)
6. Análise de Dados
6.1. Descritiva (O que aconteceu?)
6.2. Diagnóstica (Por que aconteceu?)
6.3. Preditiva (O que pode acontecer?)
6.4. Prescritiva (O que fazer?)
7. Ferramentas
7.1. Excel (análises simples)
7.2. Python/R (análises avançadas)
7.3. SQL (consultar bancos de dados)
7.4. Tableau/Power BI (visualizações)
8. Interpretação e Decisão
8.1. Extrair insights
8.2. Tomar decisões baseadas em dados
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